让我们说t是维度为(30,5)的二维Numpy数组（或实际上，(1,30,5)），而x也是一个Numpy形状数组{ {1}}。我试图将x中的2-D数据转换为3-D数据，新数组中的每个矩阵都是(1000, 5)中1000行的30（连续）。在x和np.vstack或
t时
x[:30]我的输出形状为t = np.vstack((t, x[:30]))
，但我希望它为(60,5)。我该怎么做？
更新：我尝试了dkv的建议，实施时：
(2, 30, 5)现在它是一维的。有什么想法吗？
答案 0 :(得分：0)
有很多方法。一个是
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np.r_['0,3,1', t, x[:30]]
是一种“通用连接器”。在这种情况下，第一个参数指示它沿着0号轴连接，以产生数组参数3d，并在必要时填充尺寸，使得正常的第0轴成为填充数组中的第1轴。
答案 1 :(得分：0)
您需要重塑x [：30]切片以匹配t的尺寸，以便您实际将它们堆叠在正确的尺寸中。
t = np.ones((1,30,5))
x = np.ones((1000,5))
out = np.vstack((t, x[:30].reshape(1,30,5)))
out.shape
>>> (2L, 30L, 5L)